摘要
本发明公开了一种面向电解液库伦效率预测的定制化模型构建方法,涉及新能源电池技术领域,该方法包括以下步骤:基于原始电解液数据集,获取摩尔百分比,并转换电解液中所有配方名称,得到标准化电解液成分数据;利用化学语料库,预训练分子形态模型,并输入标准化电解液成分数据,输出电解液中每种成分的化学特征;基于电解液中每种成分的化学特征,利用摩尔百分比加权求和,并结合数学理论神经网络,生成库仑效率预测模型。本发明在预测电解液库仑效率方面展现出显著的优势,通过全面考虑化学分子结构信息,能够捕捉到同分异构体中元素几何排列等微妙差异,从而更准确地预测电解液特性和电池性能。